辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量高光谱预测模型的构建

  目的  建立辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的高光谱预测模型,以便快速获取土壤样品的有机质含量。  方法  对省域内黄土状母质发育土壤进行了样品采集,获取样品有机质含量和高光谱数据;选择原始光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数对数、倒数对数一阶微分、倒数对数二阶微分6种光谱变换数据作为自变量,与土壤有机质含量进行相关分析,选取特征波段,分别建立多元逐步线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）3种土壤有机质高光谱线性预测模型,并进行了支持向量机（SVM）方法的非线性模型拟合。  结果  土壤有机质含量与其光谱反射率呈负相关关系,对光谱进行不同的数学变换,可以提高土壤有机质含量与光谱反射率的相关性,其中一阶微分和二阶微分的提升效果最佳;相同光谱数据在不同模型中建模精度存在显著差异,以原始光谱反射率一阶微分为自变量的PLSR模型精度最高,建模集和验证集的决定系数（R2）分别为0.958和0.976;3种线性方法建立的最佳预测模型的检验精度为:PLSR > SMLR > PCR。  结论  PLSR模型是辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的最佳高光谱预测模型,且基于特征波段的建模效果优于全波段;SVM非线性模型的预测精度较低。     

基于高光谱数据的北疆绿洲农田灰漠土有机质反演

为了探寻快速、准确估测土壤有机质含量的方法以推动精准农业化进程,以北疆绿洲农田灰漠土为研究对象,通过野外实地调查收集土壤样品,室内化学分析测得土壤样品有机质含量,暗室内利用SVC HR-768高光谱仪测定土壤样品光谱反射率。通过对土壤光谱反射率进行倒数、对数、一阶微分、倒数的一阶微分、对数的一阶微分变换,运用单相关分析法提取土壤光谱特征波段,采用多元逐步方法对土壤有机质含量定量反演,分析研究土壤有机质含量和室内土壤光谱的特征关系。结果表明,在波长567、1 697 nm和2 221 nm处,采用反射率对数的一阶微分建立的土壤有机质含量反演模型预测精度最高,模型决定系数达到0.82。北疆绿洲农田灰漠土土壤有机质含量高光谱反演模型的建立为土壤有机质的快速测定提供了新的途径。     

塔里木盆地北缘荒漠土壤有机质含量的高光谱估测

土壤有机质含量的多少是衡量土壤肥力的重要指标,了解土壤有机质的状况及动态变化,为指导干旱区绿洲农业生产及生态环境保护提供科学依据。基于在塔里木盆地北缘绿洲-荒漠过渡带采集的80个土壤样品,测定有机质含量和光谱反射率。在原始反射率R的基础上,进行光谱反射率的一阶微分R′、倒数对数lg(1/R)、倒数对数的一阶微分[lg(1/R)]′以及去除包络线C(R)处理,并将处理后的光谱数据与土壤有机质进行相关性分析,从而选取568、578、803、806、845、955 nm等敏感波段构建土壤有机质含量的估测模型。结果表明:(1)土壤有机质与土壤反射率呈负相关,有机质含量越高反射率越低。(2)光谱变换处理可有效提升光谱对土壤有机质含量的敏感性,其相关系数最高可达0.654(P<0.001)。(3)比较多元线性逐步回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络(BPNN)3种建模方法发现,反向传播神经网络模型精度较高,稳定性更好,且以倒数对数的一阶微分[lg(1/R)]′为自变量的模型最优,决定系数为0.864,均方根误差为1.86,这表明[lg(1/R)]′-BPNN模型相较于其它模型可以更为准确地预测荒漠区土壤有机质含量。     

荒漠土壤有机质含量高光谱估算模型

为解决荒漠土壤有机质含量高光谱估算存在的困难,提高土壤有机质含量估算的精准性,该文对准噶尔盆地东部荒漠土壤进行采样、化验分析和光谱测量、处理,分析土壤光谱与有机质含量的相关性,确定敏感光谱波段,建立荒漠土壤有机质含量多种高光谱估算模型,旨在通过模型精度的比较,确定最优模型。结果表明：反射率、倒数对数光谱与荒漠土壤有机质含量相关性低,而经过一阶微分、二阶微分变换后,相关系数有所提高,部分波段的相关系数通过0.01显著水平的检验,可以用来荒漠土壤有机质含量的估算;一元线性回归建立的估算模型的精度低,不适用荒漠土壤有机质含量高光谱的估算。荒漠土壤有机质多元逐步回归模型的二阶微分、倒数对数二阶微分修正决定系数得到了较大提高,分别提高了0.22和0.31,均方根误差下降了0.66和0.80,建模精度高于一元线性回归模型。荒漠土壤有机质一阶微分、二阶微分光谱的最小偏二乘回归模型的决定系数比其多元逐步回归模型提高了0.07、0.04,一阶微分、二阶微分均方根误差都下降了0.11,二阶微分偏最小二乘法回归模型是该研究所建12个模型的最优估算模型。在多元逐步、偏最小二乘回归模型中,最优估算模型是二阶微分模型,因而用偏最小二乘法回归估算荒漠土壤有机质含量是个可行的方法。该研究的成果为荒漠土壤有机质高光谱遥感分析提供了支撑,实现荒漠土壤有机质监测的时效性、准确性,为区域生态环境的修复提供依据。     

基于高光谱的北京铁矿区土壤重金属镍元素含量反演研究

运用高光谱数据对北京典型铁矿区土壤重金属镍含量进行建模反演,探索高光谱遥感技术在土壤重金属污染快速监测上应用的可行性。使用便携式地物光谱仪采集研究区土壤样本光谱反射率数据,光谱反射率数据经多种数学变换后,经逐步回归方法筛选最佳特征波段,利用多元线性回归（SLR）和偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型以光谱反射数据对土壤重金属镍元素含量进行反演。基于光谱二阶微分的多元线性回归模型（SD-MLR）的稳定性和精度最高（R2 = 0.842,RMSE = 4.474）,能够良好地预测研究区土壤镍元素含量。光谱数据数学变换能够有效提高其与土壤镍元素含量间的相关性。不同的光谱变换形式建立模型的预测能力和精度有如下关系,光谱二阶微分 > 光谱倒数对数一阶微分 > 光谱一阶微分 > 光谱倒数对数 > 光谱连续统去除 > 原始光谱。采用光谱二阶微分建立多元线性回归模型为研究区土壤镍元素含量反演的最佳模型,可为土壤重金属污染快速监测提供技术参考。     

褐潮土的光谱特性及用土壤反射率估算有机质含量的研究

本文通过ASDFR便携式光谱仪对132个风干土壤样品的光谱反射率进行了实验室测定。根据土样光谱反射率变化,获得了褐潮土土壤剖面的不同诊断层反射光谱特征。结果表明,在400～1200nm范围之间,土壤有机质含量与土壤光谱反射率有较好的相关性。利用导数光谱方法建立了预测土壤有机质含量的方程,提出了预测北京地区褐潮土有机质光谱的最佳波段。在波长447nm处采用反射率和A值(反射率倒数的对数)所建立的预测方程的预测精度较高。采用反射率的一阶微分建立的预测方程的最佳波段在516nm处。而A值一阶微分光谱在615nm处相关性最好。作为一项参考指标用光谱分析法评价土壤中有机质含量,以期对精准农业中土壤养分或肥力的预测具有一定的指导作用。     

不同粒径土壤有机质含量可见光-近红外光谱估算研究-以湟水流域为例

不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行350~2500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正(MSC)与小波变换(WT)平滑去噪后,首先将原始光谱(R)及其数学形式包括反射率倒数(1/R)、反射率对数(lgR)、反射率根号(R~(1/2))进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法(GA-PLS)筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R'及特征波段(CHR)作为偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)的输入波段进行有机质含量建模。结果表明:1)土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2)土壤有机质含量的特征波段主要位于426~447 nm,1427~1459 nm,1948~1958nm,1970~1991 nm,2012~2039 nm,2165~2186 nm谱区;3)采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R';4)利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5)样本容量较大时,采用1mm(20目)粒径光谱数据建模最佳。     

采煤矿区表层土壤有机质含量遥感反演

利用LandSat ETM+影像反演煤炭开采区表层土壤有机质含量的空间格局,对采样点各波段光谱反射率进行数学变换,并将所得结果与有机质含量进行相关性分析.挑选出敏感波段,建立了表层土壤有机质含量的光谱预测模型.结果表明,研究区表层土壤有机质含量与第5波段和第7波段反射率呈极显著的负相关关系(R分别为-0.585和-0.543,P＜0.001);对反射率进行数学变换可以改善其与有机质之间的相关性;用第1波段反射率对数的倒数和第5波段反射率的倒数建立二元回归方程(R2 =0.616 2,p＜0.001)对研究区土壤有机质有很好的预测能力(R2 =0.616 2,RMSE=0.89);有机质含量在10～15g/kg范围的图斑面积最大,占研究区总面积的50.44％;表层土壤有机质随开采沉陷坡度的增加呈减少的趋势;煤炭开采沉陷对表层土壤有机质含量的扰动属于失碳效应.     

基于连续统去除法的土壤盐分含量反演研究

通过对新疆维吾尔自治区温宿县、和田县、拜城县191个土样的原始反射率进行连续统去除及连续统去除的一阶微分处理,分析了盐分的高光谱吸收特征及敏感波段,并建立了盐分含量的多种高光谱定量反演模型。结果表明,在400~2 400 nm波段,土壤反射率与盐分含量之间无明显规律。640~700 nm波段的连续统去除数据与含盐量呈极显著负相关,而710~780 nm波段呈极显著正相关。原始反射率经连续统去除处理后,可明显提高反演模型的预测性能。基于盐分光谱指数和吸收特征参数构建的反演模型的稳定性及预测能力不如连续统去除、连续统去除一阶微分的400~2 400 nm或敏感波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型。所有模型中,仅有以400~2 400 nm和640~700 nm连续统去除数据所建模型的相对分析误差(RPD)达2.5以上,分别为2.62和2.52,且二者其余各项评价指标差异不大。以640~700 nm波段连续统去除数据构建的PLSR模型对南疆水稻土盐分含量具有很好的反演效果。     

黑土土壤水分高光谱特征及反演模型

应用高光谱技术阐释土壤含水率光谱规律及对土壤含水率进行定量分析,为精准农业地表土壤水分的快速测定提供参考。该文以吉林省黑土土类中的黑土亚类土壤为研究对象,利用ASD FieldSpec FR便携式光谱仪在室内环境下对不同含水率的土壤样本进行光谱反射率测量和特征分析;通过对土壤样品高光谱反射率进行对数、倒数、一阶微分以及反射率倒数的一阶微分、反射率对数的一阶微分变换,运用统计分析中的相关系数计算进行了光谱反射率与土壤水分的相关分析,并提取了土壤光谱特征波段;采用逐步多元线性回归方法和指数模式分析法,进行了高光谱土壤含水率定量反演。研究结果表明,在低于田间持水率状况下,黑土土壤光谱反射率及其反射率一阶微分和反射率对数一阶微分变换的敏感波段主要集中在400～410、1 400～1 850和2 050～2 200 nm范围内,其中2 156 nm处与土壤水分相关系数最高,达0.89;在波长1 328、1 439、1 742和2 156 nm处,采用反射率对数一阶微分所建立的黑土土壤含水率预测方程的预测精度最好,决定系数为0.931。黑土土壤含水率高光谱反演模型的建立为土壤水分的快速测定提供了新的途径。